Batch 1: A-share Market / Quant / Strategy
Execution Telemetry
| 项 | 记录 |
|---|---|
| 起止时间 | 2026-05-16 09:58 HKT 静态审计完成 |
| 静态命中数 | 214 个 SKILL.md 路径，按目录名命中 a-share-*、akshare-*、tushare-pro、yfinance-global、zhitu-data、adata-source 等 |
| 全文深读数 | 5 |
| 读取样本 | a-share-factor-analysis, a-share-stock-screen, a-share-portfolio-optimize, akshare-stock, tushare-pro |
| anomaly | 计数高于计划近似 174，因为本轮把 AkShare/Tushare/yfinance/zhitu 数据层和若干证券工具也纳入证券扩展候选；未运行任何脚本 |
Bucket Inventory
| 目录族 | 目录名 | 一句话描述 |
|---|---|---|
| A 股研究分析 | a-share-earnings-analysis, a-share-dcf, a-share-comps, a-share-peer-compare, a-share-initiation, a-share-thesis, a-share-growth-quality, a-share-management-quality, a-share-competitive-moat, a-share-financial-health, a-share-financial-forensic, a-share-cash-flow, a-share-dividend, a-share-value-trap, a-share-turnaround | 面向个股基本面、财务质量、估值、研究报告和投资论证的证券研究技能。 |
| A 股市场结构 | a-share-market-breadth, a-share-market-depth, a-share-market-impact, a-share-money-flow, a-share-money-rotation, a-share-northbound, a-share-dragon-tiger, a-share-sector-fund-flow, a-share-smart-money, a-share-price-discovery, a-share-bid-ask-spread, a-share-order-imbalance, a-share-quote-dynamics | 面向市场宽度、资金流、盘口、龙虎榜、北向资金和微观结构解释的技能。 |
| 量化因子与回测 | a-share-factor-analysis, a-share-factor-library, a-share-factor-timing, a-share-feature-engineering, a-share-ml-factor-mining, a-share-signal-backtest, a-share-quant-backtest, a-share-multifactor-model, a-share-quality-factor, a-share-xgboost-screen, a-share-deep-learning-alpha, a-share-transformer-quant, a-share-lstm-forecast, a-share-ensemble-model, a-share-explainable-ai | 面向因子构建、因子有效性、机器学习 alpha、回测和模型解释的量化研究技能。 |
| 策略与交易模型 | a-share-momentum-strategy, a-share-mean-reversion, a-share-trend-following, a-share-breakout-strategy, a-share-pairs-trading, a-share-convertible-arb, a-share-etf-arb, a-share-index-arb, a-share-volatility-arb, a-share-t0-rotation, a-share-vwap-strategy, a-share-twap-strategy, a-share-optimal-execution, a-share-execution-algo, a-share-reinforcement-trading | 面向交易策略、套利、择时、执行算法和策略优化的技能，FinClaw 需排除直接执行含义。 |
| 风险与组合 | a-share-portfolio, a-share-portfolio-optimize, a-share-risk-attribution, a-share-risk-budget, a-share-stress-test, a-share-var-analysis, a-share-drawdown-analysis, a-share-tail-risk, a-share-tail-hedge, a-share-concentration-risk, a-share-liquidity-risk, a-share-model-risk, a-share-systematic-risk, a-share-position-sizing, a-share-stop-loss | 面向组合、回撤、VaR、压力测试、风险预算和持仓规模的技能，适合转化为解释与情景分析。 |
| 行业/主题/板块 | a-share-sector, a-share-sector-momentum, a-share-sector-rotation, a-share-sector-spread, a-share-industry-chain, a-share-concept, a-share-thematic-invest, a-share-commodity-equity, a-share-cross-asset, a-share-cross-market, a-share-futures-analysis, a-share-etf, a-share-index-analysis, a-share-index-enhance | 面向行业链、主题、跨资产、指数和 ETF 的场景化研究技能。 |
| 市场事件与报告 | a-share-event, a-share-event-quant, a-share-earnings-calendar, a-share-earnings-preview, a-share-earnings-surprise, a-share-earnings-momentum, a-share-ipo, a-share-regulatory-watch, a-share-research-digest, a-share-morning-note, a-share-weekly-review, a-share-stock-review | 面向公告、财报、IPO、监管、晨会和周报的投研信息整理技能。 |
| 数据源/工具 | akshare-stock, akshare-fund, akshare-index, akshare-macro, akshare-margin, akshare-options, akshare-futures, akshare-report, akshare-news, tushare-pro, yfinance-global, zhitu-data, adata-source, ths-skill, ths-edb-skill, technical-skill, valuation-comparison, ai-stock-pick | 面向行情、财务、宏观、基金、期货、全球市场和技术指标的数据接入或工具层技能。 |
Naming Patterns
a-share-<主题>是最稳定的命名族，后缀覆盖analysis、strategy、risk、arb、model、screen、review。akshare-*、tushare-pro、yfinance-global明显是数据源技能，通常在 frontmatter 中声明依赖包或 token 要求。*-strategy、*-execution-*、*-optimize、*-trading命名直接触及交易或配置动作，FinClaw 不能按原语义吸收。- 输出风格常有
formal/brief分层，这对 FinClaw V2 的「专业报告 vs 快速摘要」体验有参考价值。
Capability Surface
B1 覆盖从数据获取、个股研究、因子验证、组合优化、策略回测到市场事件解释的完整证券研究链。它对 FinClaw V2+ 的价值不在于直接拿来执行策略，而在于沉淀：
- 证券研究任务分解字段：对象、时间窗口、基准、因子、数据源、输出风格、证据边界。
- A 股特有边界：ST、涨跌停、退市、北向资金、龙虎榜、行业中性化、存活偏差、交易成本。
- 输出结构：摘要、指标表、证据链、方法限制、免责声明、下一步可选深入。
Sampled Deep-Read
| Skill | 全文要点 | FinClaw V2+ 吸收判断 |
|---|---|---|
a-share-factor-analysis | 以因子、股票池、回测区间、调仓周期为输入，计算 IC/IR、分位收益、换手率和因子衰减；明确 Rank IC、去极值、中性化、存活偏差和交易成本。 | 重设计后可复用：保留因子研究任务字段和证据口径，去除脚本执行依赖。 |
a-share-stock-screen | 支持多因子选股、行业筛选和自定义条件，默认策略含 ROE、利润增速、资产负债率、估值、北向/资金流。 | 仅作参考：选股输出容易越过 FinClaw 认知边界，可转化为「候选池解释/筛选条件审查」。 |
a-share-portfolio-optimize | 基于 MVO、最小方差、风险平价、Black-Litterman 生成权重和有效前沿，并提示历史不代表未来。 | 重设计后可复用：吸收风险预算、约束说明、敏感性分析，不直接输出交易权重建议。 |
akshare-stock | 数据源技能，覆盖实时行情、股票搜索、板块、资金流、龙虎榜、历史 K 线，并声明 AkShare/腾讯财经来源。 | 仅作参考：可借鉴数据来源标注规范，不能在治理层承诺接口可用性。 |
tushare-pro | 专业财务数据技能，覆盖基础信息、三大表、日线、股东数据，明确 TUSHARE_TOKEN 依赖和调用限制。 | 仅作参考：吸收 token/数据源约束呈现方式，不作为 V1 依赖。 |
FinClaw V2+ Absorption Matrix
| 判断 | 代表目录 | 说明 |
|---|---|---|
| 可直接复用 | 暂无 | B1 大多绑定行情/脚本/策略执行，不能直接进入 FinClaw。 |
| 重设计后可复用 | a-share-factor-analysis, a-share-risk-attribution, a-share-stress-test, a-share-research-digest, a-share-regulatory-watch | 可吸收任务字段、证据链、风险解释和研究报告结构。 |
| 仅作参考 | akshare-*, tushare-pro, yfinance-global, a-share-stock-screen, a-share-comps, a-share-dcf | 可借鉴命名、数据源标注和输出表格，但不承诺数据接入或结论。 |
| 排除 | a-share-execution-algo, a-share-optimal-execution, a-share-twap-strategy, a-share-vwap-strategy, a-share-reinforcement-trading, a-share-t0-rotation | 直接交易、执行算法、自动调仓或策略执行语义过强。 |
Boundary Risks
- 直接执行：
execution-algo、optimal-execution、twap/vwap、reinforcement-trading必须排除。 - 投资建议：
stock-screen、portfolio-optimize容易被理解为推荐买入、权重配置或调仓。 - 数据可得性：
akshare、tushare、yfinance可能有网络、token、授权和时效问题。 - 回测幻觉：因子、机器学习和策略类若缺少交易成本、样本外验证和幸存者偏差说明，容易高估有效性。
Open Questions
- V2 是否需要单独设立「证券研究解释」skill，而不是「证券交易/策略」skill？
- FinClaw 是否允许输出候选观察池？若允许，需要怎样的非建议化措辞和审查门槛？
- 数据源标注应该是字段规范、UI 元数据，还是独立 data-source object？
- B1 是否在 Track C 中只抽样风控/研究类，不抽样交易执行类？